論文 ·日本語 ·未確認

都市を横断した市民意見抽出の評価

石田哲也・関洋平・欅惇志・柏野和佳子・神門典子・石田, 哲也・関, 洋平・欅, 惇志・柏野, 和佳子・神門, 典子

刊行年: 2023
収録: 『自然言語処理』 30(2) pp. 586-631
出版: 一般社団法人　言語処理学会
言語: 日本語
doi: 10.5715/jnlp.30.586
issn: 1340-7619
jstage_journal: jnlp
crid: 1390014967590351488
hdl: http://hdl.handle.net/10086/80951
uri: https://hit-u.repo.nii.ac.jp/records/2059362
ndl_bib: R000000025-I011290006553016
URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/30/2/30_586/_article/-char/ja/

要旨

<p>行政の政策や接客業のサービスの質を向上させるためには，市民によるフィードバックの収集/分析と同時に都市の特徴を明らかにするための他の都市との比較が重要となる．しかし，都市によって政策やサービスは異なり，市民の抱える意見も異なるため，機械学習により複数の都市に適応した市民意見の分析を実現することは難しい．本論文では，都市を横断して市民意見を抽出する手法を提案する．実験では，横浜市民，札幌市民，仙台市民のつぶやきを対象として，特定の都市のつぶやきでファインチューニングしたモデルを，評価対象の都市の比較的少量のつぶやきを用いて再度ファインチューニングする手法の有効性を確認した．この際，評価対象の都市の訓練データは，異なる都市のつぶやきで訓練したモデルによる予測の確信度が高いものを選定することが有効であることを明らかにした．</p>

主題

市民意見分析 COVID-19 マルチタスク学習 T5

この書誌の出所

jstage— 10.5715/jnlp.30.586（2026-08-12取得）
cinii— 1390014967590351488（2026-08-13取得）
ndl— R000000025-I011290006553016（2026-08-13取得）
ndl— R100000136-I1390014967590351488（2026-08-13取得）

引用キー: 石田2023都市を横断した市民意